Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.758
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Vokasi Jurnal Teknologi Pendidikan Fair Value: Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Vokasi Informatika (JAVIT) Jurnal Abdimas Bina Bangsa Journal Corner of Education, Linguistics, and Literature Jurnal Kajian Ilmu Pendidikan (JKIP) TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Indonesian Research Journal on Education Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi The Indonesian Journal of Computer Science Journal of Management Education Social Sciences Information and Religion Journal of Citizen Research and Development Journal of Education Transportation and Business SIMAS JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
SABRINA, ELSA
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
ANALISIS PENGARUH CHATGPT TERHADAP TINGKAT PENGETAHUAN MAHASISWA PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMATIKA DAN KOMPUTER DALAM PENYELESAIAN TUGAS PADA MATA KULIAH ROBOTIK Sabrina, Elsa; Syahputra, Fahmy; Pohan, Ahmad Rizal Padana; Sitepu, Filza Kirani Br; Situmorang, Gaudensius J.A; Harahap, Ihsan Heldi; Barus, Michael Steven F.; Ananda, Muhammad Rendi; Nasution, Romadon
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 8 No. 1 (2025): Volume 8 No. 1 Tahun 2025
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v8i1.43736

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ChatGPT terhadap tingkat pengetahuan mahasiswa Pendidikan Teknologi Informatika dan Komputer dalam penyelesaian tugas pada mata kuliah Robotik. Metode yang digunakan adalah kajian literatur dengan menganalisis berbagai jurnal yang membahas pemanfaatan ChatGPT dalam pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ChatGPT dapat meningkatkan pemahaman mahasiswa terhadap konsep-konsep robotik, mempercepat proses penyelesaian tugas, dan memberikan solusi kreatif. Selain itu, mahasiswa melaporkan peningkatan dalam kemampuan pemecahan masalah dan efisiensi waktu dalam menyelesaikan tugas akademik. Meskipun demikian, terdapat tantangan seperti potensi ketergantungan pada teknologi dan perlunya pengawasan etika penggunaan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi ChatGPT dalam pembelajaran dapat meningkatkan efektivitas pendidikan, terutama dalam konteks mata kuliah yang kompleks seperti Robotik, dengan tetap mempertimbangkan aspek etika dan integritas akademik.
Optimasi Decision Tree Learning untuk Prediksi Kinerja Mahasiswa pada Sistem E-Learning Al Husna, Saiba; Simanjuntak, Nadia Costarika; Amalia, Mazaya; Salsabila, Azura Sakhi; Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 2 (2025): Desember 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i2.7569

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya penggunaan sistem e-learning yang menghasilkan data akademik dan perilaku belajar mahasiswa dalam jumlah besar, namun belum dioptimalkan untuk prediksi kinerja secara akurat. Permasalahan utama yang diangkat adalah rendahnya efektivitas model Decision Tree standar dalam memprediksi performa mahasiswa tanpa teknik optimasi yang tepat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi, membandingkan, dan mensintesis metode optimasi Decision Tree yang paling efektif dalam konteks prediksi akademik berbasis e-learning. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan tahapan identifikasi, seleksi, ekstraksi data, dan analisis komparatif terhadap sepuluh artikel yang memenuhi kriteria inklusi. Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi fitur perilaku digital, seperti aktivitas pada Learning Management System, mampu meningkatkan akurasi prediksi dibandingkan hanya menggunakan data akademik. Selain itu, metode ensemble seperti Random Forest dan AdaBoost terbukti menghasilkan performa yang lebih stabil dan akurat dibandingkan model pohon tunggal. Analisis juga menegaskan bahwa kualitas preprocessing dan pemilihan parameter memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil prediksi. Kesimpulan penelitian ini adalah bahwa optimasi Decision Tree melalui kombinasi teknik preprocessing, feature engineering, dan metode ensemble dapat meningkatkan efektivitas model prediksi kinerja mahasiswa serta mendukung intervensi akademik dini di lingkungan e-learning.
Dampak Pemanfaatan Artificial Intelligence Terhadap Perilaku Sosial Generasi Z di Era Digitalisasi: Sebuah Tinjauan Literatur Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Anggraini, Ade; Syahbila, Azzahra; Abdurrahman, Umar
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 2 (2025): Desember 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i2.7570

Abstract

Pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) semakin meluas dalam kehidupan digital Generasi Z dan memengaruhi pola interaksi sosial mereka. Berdasarkan kajian dari 17 jurnal ilmiah, AI terbukti berperan dalam meningkatkan kreativitas, memperluas jejaring sosial, mempermudah interaksi, dan menyediakan dukungan emosional melalui AI companion (Mutiarrama et al., 2023; Fitriani, 2023). Namun, penelitian juga mengungkap risiko seperti ketergantungan digital, menurunnya interaksi tatap muka, penyempitan wawasan akibat filter bubble, serta meningkatnya ancaman keamanan digital (Hidayah Fadli, 2022; Wulandari Prakoso, 2024; Yahya, 2023). Artikel ini menggunakan metode literature review untuk menganalisis dampak positif dan negatif pemanfaatan AI terhadap perilaku sosial Generasi Z. Hasil kajian menegaskan bahwa penggunaan AI harus diimbangi literasi digital dan kesadaran etika agar memberikan dampak yang optimal bagi perkembangan sosial mereka.
Dampak Pemanfaatan AI terhadap Kemampuan Berpikir Kritis Mahasiswa di Era Otomatisasi Teknologi Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Elsadin, Ratih Tri; Nasution, Henny Puspa Hendrani; Asisah, Fatma; Perangin-Angin, Yosa Steven; Hawari, Muhammad Fadhlan
Journal of Education Transportation and Business Vol 2, No 2 (2025): Desember 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jetbus.v2i2.7568

Abstract

Di era otomatisasi, penggunaan AI dalam pendidikan tinggi semakin meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak penggunaan AI terhadap kemampuan berpikir kritis siswa melalui metode review literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kecerdasan buatan menawarkan beberapa keuntungan dalam konteks pendidikan, termasuk memudahkan akses ke informasi, meningkatkan efisiensi belajar, dan menyediakan analisis melalui umpan balik otomatis yang mendukung proses pembelajaran. Namun, penggunaan AI yang berlebihan dapat menyebabkan ketergantungan pada teknologi dan mengurangi kreativitas serta interaksi sosial, dua elemen penting dalam membangun nalar kritis. Oleh karena itu, penelitian ini menegaskan bahwa AI seharusnya digunakan sebagai alat bantu pembelajaran yang memperkuat kemampuan berpikir kritis siswa, bukan sebagai pengganti proses pembelajaran itu sendiri. Dengan memahami potensi dan tantangan yang dihadapi, pengintegrasian AI dalam pendidikan dapat dilakukan secara lebih efektif dan bertanggung jawab, memastikan bahwa siswa tetap bisa mengembangkan kemampuan berpikir kritis yang diperlukan di dunia modern.
Peran Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Meningkatkan Efektivitas Pembelajaran di Era Digital Sabrina, Elsa; Alhadi, M Raflie; Munawwar, Muhammad; Silalahi, Yohanes Febrian; Sinaga, Abel Frans; Ilham, Muhammad Naufal
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 4, No 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7531

Abstract

Penelitian ini menganalisis peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran di era digital melalui studi literatur. Hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa AI berkontribusi signifikan dalam meningkatkan produktivitas belajar, dengan 65% mahasiswa memanfaatkannya untuk pengembangan ide tugas dan 60% untuk penyusunan presentasi. AI juga mampu menciptakan pembelajaran personalisasi melalui analisis pola belajar, adaptasi konten dinamis, dan umpan balik otomatis. Bagi guru, AI berfungsi sebagai mitra strategis melalui automatisasi tugas administratif. Tantangan implementasi meliputi risiko plagiarisme, ketergantungan teknologi, kesenjangan infrastruktur, dan isu etika privasi data.
Rancang Bangun Sistem Absensi Otomatis Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Model CNN Pretrained pada Platform Web Armando, Gali; Simangunsong, Marta Aulia; Mediansyah, Teguh Arif; Harahap, Zulkaidah; Rahelta, Cristina Elseria; Hutahean, Harvei Desmon; Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 4, No 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7555

Abstract

Conventional attendance methods often lead to queues, time inefficiency, and potential violation of health protocols, necessitating a fast, non-contact, and real-time attendance recording system. This research aims to design and implement a web-based attendance system as a local prototype using face recognition biometrics. The system was developed using Python with the Flask Framework and OpenCV. The core face recognition process combines Dlib's Pretrained CNN model for 128-dimensional feature vector extraction (face embedding) and the K-NN method for classification based on Euclidean Distance calculation. Testing results indicate that the system successfully performs accurate and real-time facial identification. The system is capable of automatically logging attendance times, providing audio feedback, and storing the attendance data recapitulation in an Excel (.xlsx) file. Thus, this system provides an effective and efficient non-contact attendance solution.
Systematic Literatur Riview Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Internet of Things Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Ulwi, Muhammad Zaki; Fikri, Diyaul; Lubis, Muhammad Fakhri; Sembiring, Dheany Angelina Putri; Siahaan, Erika Togito
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 4, No 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7528

Abstract

Penelitian ini melakukan Systematic Literature Review (SLR) dan analisis bibliometrik untuk memetakan perkembangan penelitian mengenai penerapan Fuzzy Logic pada sistem Internet of Things (IoT) dalam periode 2020–2025. Sebanyak 200 artikel teridentifikasi melalui pencarian terstruktur menggunakan kata kunci “Fuzzy Logic” dan “Internet of Things (IoT)”, kemudian diseleksi berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi hingga menghasilkan 15 publikasi utama dengan sitasi tertinggi. Analisis tren menunjukkan dua periode puncak produktivitas penelitian, yaitu tahun 2020 dan 2024, masing-masing dengan 41 publikasi. Distribusi sitasi memperlihatkan bahwa artikel yang terbit pada tahun 2020, 2021, dan 2023 memiliki dampak akademik terbesar. Hasil bibliometrik mengungkapkan bahwa tema dominan meliputi pengembangan fuzzy logic controller, efisiensi energi, optimasi rute dan jaringan, keamanan perangkat IoT, serta implementasi pada sektor pertanian, kesehatan, dan industri. Visualisasi jejaring kata kunci (co-word) menunjukkan adanya beberapa kluster tematik yang saling terhubung dan bersifat multidisipliner. Temuan ini memberikan gambaran komprehensif mengenai lanskap penelitian terkini, sekaligus mengidentifikasi peluang riset lanjutan pada integrasi Fuzzy Logic dan IoT di masa mendatang.
Dampak Positif dan Negatif Penggunaan Artificial Intelligence terhadap Kecerdasan Intelektual Mahasiswa Siagian, Martino Bijeloys; Sitinjak, Reyvaldo Gilbert; Sihombing, Christian Johansen; Pangaribuan, Samuel Jonathan; Sabrina, Elsa; Syahputra, Fahmy
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 4, No 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7556

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah membawa transformasi signifikan dalam dunia pendidikan tinggi, khususnya dalam proses pembelajaran mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara komprehensif dampak positif dan negatif penggunaan AI terhadap kecerdasan intelektual mahasiswa melalui tinjauan literatur sistematis. Metode yang digunakan adalah literature review dengan menganalisis berbagai jurnal ilmiah, artikel penelitian, dan publikasi terkait penggunaan AI dalam pendidikan tinggi periode 2020-2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa penggunaan AI memberikan dampak positif yang signifikan, meliputi: peningkatan efisiensi pembelajaran, kemudahan akses informasi, personalisasi materi pembelajaran, pengembangan kreativitas, dan peningkatan pemahaman konsep yang kompleks. AI juga mendukung pembelajaran mandiri dan memberikan umpan balik real-time kepada mahasiswa. Namun, kajian ini juga mengidentifikasi berbagai dampak negatif, antara lain: penurunan kemampuan berpikir kritis, ketergantungan berlebihan pada teknologi, potensi plagiarisme dan pelanggaran integritas akademik, pemahaman yang dangkal terhadap materi, serta kekhawatiran terkait keamanan dan privasi data. Temuan menunjukkan bahwa penggunaan AI, khususnya ChatGPT, berpengaruh terhadap kecerdasan intelektual mahasiswa dengan kontribusi berkisar 57-75% terhadap peningkatan produktivitas akademik. Penelitian ini merekomendasikan perlunya strategi penggunaan AI yang bijak dan terarah, penguatan kebijakan institusi pendidikan, pelatihan literasi digital bagi mahasiswa dan dosen, serta pengembangan sistem evaluasi yang dapat mengidentifikasi orisinalitas karya mahasiswa. Dengan pendekatan yang seimbang, AI dapat dioptimalkan sebagai alat bantu pembelajaran yang meningkatkan kecerdasan intelektual tanpa mengorbankan kemampuan berpikir kritis dan kreativitas mahasiswa
Peran Artificial Intelligence (AI) dalam Meningkatkan Kemampuan Berpikir Kritis Siswa Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Situmorang, Alvin Evraim; Manurung, Marchell Gabriel; Putri, Safira Nazwa; Parhehean Tua, Sarwedi
TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Vol 6, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/trilogi.v6i4.13432

Abstract

This study aims to analyze the contribution of artificial intelligence (AI) use in supporting students’ critical thinking skills across the cognitive levels of Bloom’s taxonomy. A descriptive quantitative survey design was employed. Data were collected using a 20-item questionnaire administered via Google Forms to 45 students. Descriptive analysis was conducted by summarizing and reporting the proportion of responses for each Bloom level (remembering, understanding, applying, analyzing, evaluating). The results show that the highest proportion occurs at the understanding level (26.7%), followed by analyzing (22.2%), evaluating (20.0%), applying (17.8%), and remembering (13.3%). These findings indicate that students tend to use AI more to comprehend learning materials and break down information than merely to recall facts. The study concludes that AI can function as a learning partner that supports critical thinking processes—particularly at the understanding and analyzing levels—provided that its use is guided pedagogically to align with instructional goals.
Keamanan Pengenalan Wajah Berbasis Deep Learning: Tinjauan Sistematis Serangan Adversarial dan Strategi Pertahanan (Systematic Literature Review) Syahputra, Fahmy; Sabrina, Elsa; Sitorus, Andika; Lubis, Khodijah May Nuri; Saragi, Frans Jhonatan; Nurrahma, Suci; Sinaga, Novi Novanni
TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Vol 6, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/trilogi.v6i4.13424

Abstract

Deep learning–based face recognition is widely adopted due to its strong performance, yet its susceptibility to attacks—particularly adversarial attacks—poses critical risks to the security and reliability of biometric systems. This study presents a Systematic Literature Review (SLR) to synthesize evidence on performance, vulnerabilities, and defense strategies in deep learning–based face recognition. The review follows PRISMA guidelines, including literature retrieval from reputable scholarly sources, deduplication, title/abstract screening, and full-text eligibility assessment based on predefined inclusion and exclusion criteria. Study quality is examined through critical appraisal, and findings are synthesized using thematic analysis, yielding four major themes: (1) model performance and factors influencing accuracy, (2) attack types and their impact on recognition outcomes, (3) defense mechanisms and their effectiveness, and (4) real-world deployment constraints (e.g., illumination, pose, image quality, and identity scale). The synthesis indicates that high accuracy does not necessarily imply high robustness; several defenses (e.g., adversarial training, attack detection, and robust learning) can improve resilience but may introduce trade-offs in computational cost and/or accuracy. This review provides a comparative synthesis and a conceptual model linking accuracy–attacks–defenses, and offers practical recommendations for model selection and security evaluation design. Limitations include heterogeneity in datasets and experimental protocols, inconsistent reporting metrics, and potential publication bias
Co-Authors Abdurrahman, Umar Adwiyah, Rabiatul Afriansyah Pulungan, Wira Agustianingsih, Tri Al Husna, Saiba Alhadi, M Raflie Alhadi, M.Raflie Amalia, Mazaya Amanda, Nayla Ambiyar, Ambiyar Amirhud Dalimunthe Ananda, Muhammad Rendi Andini, Syasya Angelina Putri Sembiring, Dheany Anggraini, Ade Annisa, Selly Ardiansyah, Fadhil Ardiansyah, Muhammad Fadhill Armando, Gali Asisah, Fatma Asmara, Tri Aulia Simangunsong, Marta Barus, Michael Steven F. Barus, Tirta Yasa Agung Br Tarigan, Febrinata Silvianna Chan, M Fajar Sahendra Dewi, Yasmin Aulia Elsadin, Ratih Tri Ernawati Ernawati Fakhri Lubis, Muhammad Fali, Rifki Farishi, M Farid Al Fattah, Muhammad Fikri, Diyaul Fitri, Destiana Gaol, Liska Yuni Br Lumban Ginting, Leo Elfrata Gorat, Loveyanni Marito Benedikta Harahap, Ihsan Heldi Harahap, Zulkaidah Hasan Maksum Hawari, Mhd Fadhlan Hawari, Muhammad Fadhlan Hendra Hidayat Hendratmo, Joko Heskia, Carlo Hutagalung, Namira Rahmadina Hutahean, Harvei Desmon Hutajulu, Olnes Yosefa Hutauruk, Karel Rolian Ilham, Muhammad Naufal Ingtyas , Fatma Tresno Ingtyas, Fatma Tresno Irfanny, Riza Jauharah, Jauharah Khojir Lubis, Khodijah May Nuri Lubis, Muhammad Fakhri Manurung, Marchell Gabriel Matondang, Ishaq Maya Sari Mediansyah, Teguh Arif Mendoza, Muhammad Dominique Muhammad Anwar Muhammad Ashari Munawwar, Muhammad Nababan, Leoni Try Oxana Nainggolan, Sindi Judiati Nasution, Aulia Rivansy Nasution, Henny Puspa Hendrani Nasution, Romadon Nasution, Willy Oktaviano Yehezkiel Naufal Ilham, Muhammad Nurrahma, Suci Pangaribuan, Samuel Jonathan Pardede, Rachel Christa Masniari Parhehean Tua, Sarwedi Perangin-Angin, Yosa Steven Permata, Sahly Na’ila Pohan, Ahmad Rizal Padana Pradana, Raflie Sultan Pratama, Saras Putri, Desly Dwiyana Putri, Safira Nazwa Rahelta, Christina Elseria Rahelta, Cristina Elseria Rahmadhani, Alfi Ramadani, Nadila Ramadhani Pasi, Anggie Rambe, Rizkina Ramadhani Remon Lapisa Reni Rahmadani Rosma Siregar Saari, Erni Marlina Sahendra Chan, M Fajar Salsabila, Azura Sakhi Saragi, Frans Jhonatan Sari, Ressy Dwitias Sarumaha, Matius Irvan Sembiring, Dheany Angelina Putri Shafira, Amanda Siagian, Martino Bijeloys Siahaan, Erika Togito Siboro, Sari Agustina Siburian, Joy Sihombing, Christian Johansen silaban, Silpia Silalahi, Yohanes Febrian Silitonga, Alfredo Alpansa Simangunsong, Marta Aulia Simanjorang, Sandha Calista Simanjuntak, Jeannete Claudia Stefany Simanjuntak, Nadia Costarika Simbolon, Angga Baginda Sinaga, Abel Frans Sinaga, Novi Novanni Sirait, Steven Sisrayanti Sitepu, Filza Kirani Br Sitepu, Jeremia Sitinjak, Reyvaldo Gilbert Sitorus, Andika Situmorang, Alvin Evraim Situmorang, Gaudensius J.A Syafaat, Muhammad Yoghi Syah, Razha Jamsik Syahbila, Azzahra Syahputra, Fahmy Togito Siahaan, Erika Tresno Ingtyas, Fatma Ulwi, Muhammad Zaki Waskito Wulandari, Ririn Fairuz Wulansari, Rizky Ema Yeka Hendriyani Yunansyah Siregar, Wal Zaki Ulwi, Muhammad Zulfa, Zaid Zaidan